个人工作总结范文大全 企业个人工作总结范文大全(8篇)

总结是对过去一定时期的工作、学习或思想情况进行回顾、分析，并做出客观评价的书面材料，它可使零星的、肤浅的、表面的感性认知上升到全面的、系统的、本质的理性认识上来，让我们一起认真地写一份总结吧。总结怎么写才能发挥它最大的作用呢？下面是小编为大家带来的总结书优秀范文，希望大家可以喜欢。

最新个人工作总结范文大全(精)一

我具有坚定的政治立场，在大是大非问题上我能与领导保持一致，认真贯彻执行路线方针，认真学习，以思想鞭策自己。时刻牢记人民的利益为第一，能为每个患者解除痛苦是我们每个护理人员的神圣使命。

我安心工作，积极参加医院和科室的理论学习和政治教育活动，并认真做好记录，作为一名医护人员，不应该好高骛远，要立足本职，专心工作，作到需患者所需，急患者所急。在工作中我从不迟到早退，值班时从不擅离岗位及外出不归等。能全心全意为病员服务，对待病员我能像对待亲人一样，从不跟病员吵架。每一天上班，我能够保持甜蜜的笑容，对军、地方病员，我都一视同仁，不弄虚作假；对发生差错和纠纷，从不欺瞞，积极向领导汇报，从不接受患者吃请，不收红包。

我对待病员真诚热心，不嫌贫爱富、唯利是图，生活作风严肃，无对外不纯洁交往，从不与地方不三、不四的人员交往。

今后的目标：我决心进一步振奋精神，加强个人世界观的改造，努力克服自己存在的问题，作到：

1、扎实抓好理论学习，保持政治上的坚定性。

2、在院领导、科主任的关心和指导下，顺利完成医疗护理工作任务，认真履行职责，爱岗敬业。

3、以科室为家，工作积极主动，对待病员热情、耐心，满足病人的需要。

护理工作虽然琐碎虽然平淡，但有时我真的很为自己骄傲。我是生命的守候者，许许多多的人因为我的努力我的辛勤我的认真我的热情我的奉献，过着幸福快乐的日子。我的双手我的微笑我的善待让这个世界温暖！虽然他们不能记忆我的名字，虽然他们不知道我的付出，虽然他们不了解我的辛苦，但赠人玫瑰手有余香！我们是那样的天使！所以在许许多多的深夜白昼，我虽然游走在病人、疼痛、鲜血、呻吟、伤病中，但我快乐！

最新个人工作总结范文大全(精)二

如果说有10条数据，那么大不了每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至过亿，那不是手工能解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，尤其海量的数据中，什么情况都可能存在，例如，数据中某处格式出了问题，尤其在程序处理时，前面还能正常处理，突然到了某个地方问题出现了，程序终止了。

对海量的数据进行处理，除了好的方法，最重要的就是合理使用工具，合理分配系统资源。一般情况，如果处理的数据过tb级，小型机是要考虑的，普通的机子如果有好的方法可以考虑，不过也必须加大cpu和内存，就象面对着千军万马，光有勇气没有一兵一卒是很难取胜的。

这也是本文的写作目的所在，好的处理方法是一位工程师长期工作经验的积累，也是个人的经验的总结。没有通用的处理方法，但有通用的原理和规则。

下面我们来详细介绍一下处理海量数据的经验和技巧：

现在的数据库工具厂家比较多，对海量数据的处理对所使用的数据库工具要求比较高，一般使用oracle或者db2，微软公司最近发布的sqlserver20xx性能也不错。另外在bi领域：数据库，数据仓库，多维数据库，数据挖掘等相关工具也要进行选择，象好的etl工具和好的olap工具都十分必要，例如informatic，eassbase等。笔者在实际数据分析项目中，对每天6000万条的日志数据进行处理，使用sqlserver20xx需要花费6小时，而使用sqlserver20xx则只需要花费3小时。

处理数据离不开优秀的程序代码，尤其在进行复杂数据处理时，必须使用程序。好的程序代码对数据的处理至关重要，这不仅仅是数据处理准确度的问题，更是数据处理效率的问题。良好的程序代码应该包含好的算法，包含好的处理流程，包含好的效率，包含好的异常处理机制等。

对海量数据进行分区操作十分必要，例如针对按年份存取的数据，我们可以按年进行分区，不同的数据库有不同的分区方式，不过处理机制大体相同。例如sqlserver的数据库分区是将不同的数据存于不同的文件组下，而不同的文件组存于不同的磁盘分区下，这样将数据分散开，减小磁盘i/o，减小了系统负荷，而且还可以将日志，索引等放于不同的分区下。

对海量的数据处理，对大表建立索引是必行的，建立索引要考虑到具体情况，例如针对大表的分组、排序等字段，都要建立相应索引，一般还可以建立复合索引，对经常插入的表则建立索引时要小心，笔者在处理数据时，曾经在一个etl流程中，当插入表时，首先删除索引，然后插入完毕，建立索引，并实施聚合操作，聚合完成后，再次插入前还是删除索引，所以索引要用到好的时机，索引的填充因子和聚集、非聚集索引都要考虑。

当数据量增加时，一般的处理工具都要考虑到缓存问题。缓存大小设置的好差也关系到数据处理的成败，例如，笔者在处理2亿条数据聚合操作时，缓存设置为100000条/buffer，这对于这个级别的数据量是可行的。

如果系统资源有限，内存提示不足，则可以靠增加虚拟内存来解决。笔者在实际项目中曾经遇到针对18亿条的数据进行处理，内存为1gb，1个p42.4g的cpu，对这么大的数据量进行聚合操作是有问题的，提示内存不足，那么采用了加大虚拟内存的方法来解决，在6块磁盘分区上分别建立了6个4096m的磁盘分区，用于虚拟内存，这样虚拟的内存则增加为4096xx6 1024=25600m，解决了数据处理中的内存不足问题。

海量数据处理难因为数据量大，那么解决海量数据处理难的问题其中一个技巧是减少数据量。可以对海量数据分批处理，然后处理后的数据再进行合并操作，这样逐个击破，有利于小数据量的处理，不至于面对大数据量带来的问题，不过这种方法也要因时因势进行，如果不允许拆分数据，还需要另想办法。不过一般的数据按天、按月、按年等存储的，都可以采用先分后合的方法，对数据进行分开处理。

数据量增加时，处理中要考虑提前汇总。这样做的目的是化整为零，大表变小表，分块处理完成后，再利用一定的规则进行合并，处理过程中的临时表的使用和中间结果的保存都非常重要，如果对于超海量的数据，大表处理不了，只能拆分为多个小表。如果处理过程中需要多步汇总操作，可按汇总步骤一步步来，不要一条语句完成，一口气吃掉一个胖子。

在对海量数据进行查询处理过程中，查询的sql语句的性能对查询效率的影响是非常大的，编写高效优良的sql脚本和存储过程是数据库工作人员的职责，也是检验数据库工作人员水平的一个标准，在对sql语句的编写过程中，例如减少关联，少用或不用游标，设计好高效的数据库表结构等都十分必要。笔者在工作中试着对1亿行的数据使用游标，运行3个小时没有出结果，这是一定要改用程序处理了。

对一般的数据处理可以使用数据库，如果对复杂的数据处理，必须借助程序，那么在程序操作数据库和程序操作文本之间选择，是一定要选择程序操作文本的，原因为：程序操作文本速度快;对文本进行处理不容易出错;文本的存储不受限制等。例如一般的海量的网络日志都是文本格式或者csv格式(文本格式)，对它进行处理牵扯到数据清洗，是要利用程序进行处理的，而不建议导入数据库再做清洗。

海量数据中存在着不一致性，极有可能出现某处的瑕疵。例如，同样的数据中的时间字段，有的可能为非标准的时间，出现的原因可能为应用程序的错误，系统的错误等，这是在进行数据处理时，必须制定强大的数据清洗规则和出错处理机制。

视图中的数据来源于基表，对海量数据的处理，可以将数据按一定的规则分散到各个基表中，查询或处理过程中可以基于视图进行，这样分散了磁盘i/o，正如10根绳子吊着一根柱子和一根吊着一根柱子的区别。

目前的计算机很多都是32位的，那么编写的程序对内存的需要便受限制，而很多的海量数据处理是必须大量消耗内存的，这便要求更好性能的机子，其中对位数的限制也十分重要。

海量数据处理过程中，除了对数据库，处理程序等要求比较高以外，对操作系统的要求也放到了重要的位置，一般是必须使用服务器的，而且对系统的安全性和稳定性等要求也比较高。尤其对操作系统自身的缓存机制，临时空间的处理等问题都需要综合考虑。

数据量加大是一定要考虑olap的，传统的报表可能5、6个小时出来结果，而基于cube的查询可能只需要几分钟，因此处理海量数据的利器是olap多维分析，即建立数据仓库，建立多维数据集，基于多维数据集进行报表展现和数据挖掘等。

基于海量数据的数据挖掘正在逐步兴起，面对着超海量的数据，一般的挖掘软件或算法往往采用数据抽样的方式进行处理，这样的误差不会很高，大大提高了处理效率和处理的成功率。一般采样时要注意数据的完整性和，防止过大的偏差。笔者曾经对1亿2千万行的表数据进行采样，抽取出400万行，经测试软件测试处理的误差为千分之五，客户可以接受。

还有一些方法，需要在不同的情况和场合下运用，例如使用代理键等操作，这样的好处是加快了聚合时间，因为对数值型的聚合比对字符型的聚合快得多。类似的情况需要针对不同的需求进行处理。

海量数据是发